银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPredictionDataset-yuanzhengyi
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行客户, 行为分析, 信用评分, 机器学习, 数据挖掘, 客户画像, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自银行客户的结构化数据，记录了客户的基本信息、账户活动、信用状况以及是否流失的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态客户快照数据。
地理范围：数据覆盖中国主要城市，包括北京、天津、上海等。
数据维度：数据集包括“Name”（姓名）、“Gender”（性别）、“Age”（年龄）、“City”（城市）、“Tenure”（客户在银行的服务年限）、“ProductsNo”（客户拥有的银行产品数量）、“HasCard”（是否有信用卡）、“ActiveMember”（是否为活跃客户）、“Credit”（信用评分）、“AccountBal”（账户余额）、“Salary”（估计年收入）和“Exited”（是否流失，0表示未流失，1表示已流失）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为BankCustomer.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于客户流失预测、客户细分、风险评估等研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于银行客户行为分析、流失原因研究等学术研究，以及用户画像构建、客户价值评估等。
行业应用：为银行业提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、风险控制、市场营销等领域。
决策支持：支持银行制定针对性的客户挽留策略、优化产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风控等课程的案例，帮助学生和研究人员理解客户流失预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响客户流失的关键因素，并构建预测模型，以帮助银行提前识别并干预潜在的客户流失风险，从而提升客户留存率和盈利能力。
